在data.table中动态创建新列

我在 R 中有一个 data.table，想要创建一个新列。假设我将日期列名称保存为变量并想要附加_year到新列中的该名称。我可以通过指定名称来完成正常的路由，但是如何使用date_col多变的。

这是我尝试过的。我想要的最后两个不起作用。

dat = data.table(one = 1:5, two = 1:5, 
                 order_date = lubridate::ymd("2015-01-01","2015-02-01","2015-03-01",
                           "2015-04-01","2015-05-01"))
dat
date_col = "order_date"
dat[,`:=`(OrderDate_year = substr(get(date_col)[!is.na(get(date_col))],1,4))][]
dat[,`:=`(new = substr(noquote(get(date_col))[!is.na(noquote(get(date_col)))],1,4))][]
dat[,`:=`(paste0(date_col, "_year", sep="") = substr(noquote(get(date_col))[!is.na(noquote(get(date_col)))],1,4))][]
dat[,`:=`(noquote(paste0(date_col, "_year", sep="")) = substr(noquote(get(date_col))[!is.na(noquote(get(date_col)))],1,4))][]

最后两条语句返回错误消息：

dat[,`:=`(paste0(date_col, "_year", sep="") = substr(noquote(get(date_col))[!is.na(noquote(get(date_col)))],1,4))][]

Error: unexpected '=' in "dat[,`:=`(paste0(date_col, "_year", sep="") ="

dat[,`:=`(noquote(paste0(date_col, "_year", sep="")) = substr(noquote(get(date_col))[!is.na(noquote(get(date_col)))],1,4))][]

Error: unexpected '=' in "dat[,`:=`(noquote(paste0(date_col, "_year", sep="")) ="

调用的正确语法:=()函数是：

dat[, `:=`(paste0(date_col, "_year", sep = ""), 
           substr(noquote(get(date_col))[!is.na(noquote(get(date_col)))], 1, 4))][]
dat[, `:=`(noquote(paste0(date_col, "_year", sep = "")), 
           substr(noquote(get(date_col))[!is.na(noquote(get(date_col)))], 1, 4))][]

即替换= by ,.

然而，赋值语法和右手边太复杂了。

The order_date列已经属于类Date:

str(dat)

Classes ‘data.table’ and 'data.frame':    5 obs. of  3 variables:
 $ one       : int  1 2 3 4 5
 $ two       : int  1 2 3 4 5
 $ order_date: Date, format: "2015-01-01" "2015-02-01" ...
 - attr(*, ".internal.selfref")=<externalptr>

为了提取年份，year()可以使用函数（从data.table包或lubridate打包最后加载的内容），因此不需要转换回字符并提取年份字符串：

date_col = "order_date"
dat[, paste0(date_col, "_year") := lapply(.SD, year), .SDcols = date_col][]

   one two order_date order_date_year
1:   1   1 2015-01-01            2015
2:   2   2 2015-02-01            2015
3:   3   3 2015-03-01            2015
4:   4   4 2015-04-01            2015
5:   5   5 2015-05-01            2015

或者，

dat[, paste0(date_col, "_year") := year(get(date_col))][]
dat[, `:=`(paste0(date_col, "_year"), year(get(date_col)))][]

工作也一样。